2021年8月30日，诸侯快讯入口官网“自然语言处理与智能软件”研究团队（简称：NLP团队），在团队负责人诸侯快讯入口官网曾碧卿教授的带领下，在学术期刊《The Journal of Supercomputing》上发表了一篇题为“Learning for Target-dependent Sentiment based on Local Context-aware Embedding”的研究成果论文。
《The Journal of Supercomputing》是中科院SCI三区学术期刊，同时为CCF-C类国际期刊，影响因子是2.474。该论文作者包括有：第一作者曾碧卿、计算机学院硕士研究生杨恒、诸侯快讯入口官网青年教师刘帅副研究员、诸侯快讯入口官网硕士研究生徐马一。
论文研究成果介绍：
方面级情感分类是情感分类的一个细粒度子任务，难度更大。为了解决方面级情感分类中重要情感信息的定位困难，该研究提出了一种基于局部上下文嵌入的局部上下文感知网络（LCA-Net）。此外，在利用分类损失优化模型的同时，提出了局部上下文预测（LCP）损失来增强模型的优化效果。
在SemEval-2014的Laptop和Restaurant数据集以及Twitter社交数据集上的实验结果表明，LCA-Net在提取局部上下文特征方面，比现有的方法有很好的性能提升。LCA-Net不依赖于特定的神经网络，具有很强的可移植性。
该研究基于LSTM、MHSA和BERT等不同的神经网络实现了LCA-Net，并证明了其可以用来增强大多数模型的方面级情感分类效果。
模型结构如下：
NLP团队在研究中，致力于提供开源代码，尽力为同行提供具有一定参考价值的研究成果与思路。
NLP团队已经在自然语言处理的情感分类领域研究中，贡献了多篇具有一定影响力的研究论文，这些学术论文的实现代码，已经被整合成开源工具，提供给所有研究者，欢迎大家体验，并提出宝贵的意见！
论文发表链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11227-021-04047-1
项目及源代码下载地址：https://github.com/yangheng95/PyABSA
撰稿：杨恒
审稿：陈锦辉
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